邻接指的是图中顶点之间有边或者弧的存在。
邻接表存储图的实现方式是，给图中的各个顶点独自建立一个链表，用节点存储该顶点，用链表中其他节点存储各自的临界点。
与此同时，为了便于管理这些链表，通常会将所有链表的头节点存储到数组中（也可以用链表存储）。也正因为各个链表的头节点存储的是各个顶点，因此各链表在存储临界点数据时，仅需存储该邻接顶点位于数组中的位置下标即可。
例如，存储图 1a) 所示的有向图，其对应的邻接表如图 1b) 所示：
邻接表存储有向图
图 1 邻接表存储有向图
拿顶点 V1 来说，与其相关的邻接点分别为 V2 和 V3，因此存储 V1 的链表中存储的是 V2 和 V3 在数组中的位置下标 1 和 2。
从图 1 中可以看出，存储各顶点的节点结构分为两部分，数据域和指针域。数据域用于存储顶点数据信息，指针域用于链接下一个节点，如图 2 所示：
邻接表节点结构
图 2 邻接表节点结构
在实际应用中，除了图 2 这种节点结构外，对于用链接表存储网（边或弧存在权）结构，还需要节点存储权的值，因此需使用图 3 中的节点结构：
邻接表存储网结构使用的节点
图 3 邻接表存储网结构使用的节点
图 1 中的链接表结构转化为对应 C 语言代码如下：
#define MAX_VERTEX_NUM 20//最大顶点个数
#define VertexType int//顶点数据的类型
#define InfoType int//图中弧或者边包含的信息的类型
typedef struct ArcNode{
int adjvex//邻接点在数组中的位置下标
struct ArcNode * nextarc//指向下一个邻接点的指针
InfoType * info//信息域
}ArcNode
typedef struct VNode{
VertexType data//顶点的数据域
ArcNode * firstarc//指向邻接点的指针
}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]//存储各链表头结点的数组
typedef struct {
AdjList vertices//图中顶点的数组
int vexnum,arcnum//记录图中顶点数和边或弧数
int kind//记录图的种类
}ALGraph
邻接表计算顶点的出度和入度
使用邻接表计算无向图中顶点的入度和出度会非常简单，只需从数组中找到该顶点然后统计此链表中节点的数量即可。
而使用邻接表存储有向图时，通常各个顶点的链表中存储的都是以该顶点为弧尾的邻接点，因此通过统计各顶点链表中的节点数量，只能计算出该顶点的出度，而无法计算该顶点的入度。
对于利用邻接表求某顶点的入度，有两种方式：
遍历整个邻接表中的节点，统计数据域与该顶点所在数组位置下标相同的节点数量，即为该顶点的入度；
建立一个逆邻接表，该表中的各顶点链表专门用于存储以此顶点为弧头的所有顶点在数组中的位置下标。比如说，建立一张图 1a) 对应的逆邻接表：
逆邻接表示意图
对于具有 n 个顶点和 e 条边的无向图，邻接表中需要存储 n 个头结点和 2e 个表结点。在图中边或者弧稀疏的时候，使用邻接表要比前一节介绍的邻接矩阵更加节省空间。
回答于 2022-11-01
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数据结构，求无向图用邻接矩阵和邻接表的存储空间大小，怎么算？
邻接表所需的存储空间为e（边数），但不适合查询两点间是否存在路径邻接矩阵所需的存储空间为你n^2，适合查询两点间是否存在路径对于第二问，邻接表所需的存储空间为9900，邻接矩阵所需的存储空间为你n^2=10000，差不多，所以选性能更优的邻接矩阵实际上像（2）这种稠密图（其实是个满图）一般适合邻接矩阵
司马刀剑
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邻接表的网络存储空间很大吗
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图解：什么是“图”？
作为图的开始，我们先来看一个经典的问题，它被认为是图论的起源。 欧拉在1735年提出，并没有方法能圆满解决这个问题，他更在第二年发表在论文《柯尼斯堡的七桥》中，证明符合条件的走法并不存在 欧拉把实际的抽象问题简化为平面上的点与线组合，每一座桥视为一条线，桥所连接的地区视为点。这样若从某点出发后最后再回到这点，则这一点的线数必须是偶数，这样的点称为偶顶点。相对的，连有奇数条线的点称为奇顶点。由于柯尼斯堡七桥问题中存在4个奇顶点，它无法实现符合题意的遍历。 之后，不少数学家都尝试去解析这类事例。而这些解析，最后发展成为了数学中的图论233。 图是一种非线性表数据结构，图中的元素我们叫做顶点，图中建立的连接关系我们叫做边。，图主要分为四种：无向图、有向图、加权图、加权有向图。 我们把有边有方向的图叫做“有向图”，把边没有方向的图叫做“无向图”，把边带有权重的图叫做“加权图”，这些概念其实都比较容易理解，你可以参考下面的几幅图对比一下。我们可以分别类比生活中的：知乎关注（有向）、微信交友（无向）和QQ好友亲密度（带权值）。 在图的表示中，我们定义 度 的概念。对于无向图而言，一个顶点的 度 是指跟该顶点相连接的边的条数；对于有向图而言，我们分别定义 入度 和 出度 ，顶点的入度表示有多少条边指向这个节点，顶点的出度表示有多少条边以这个节点为起点指向其他节点。 图的存储方法主要有两种：邻接表（Adjacency List）和邻接矩阵（Adjacency Matrix）。我们首先来介绍一下这两种存储方法。 邻接矩阵，顾名思义，就是利用矩阵去描述图，它的底层依赖于一个二维数组。对于无向图而言，如果 顶点i 与 顶点j 之间有边，那么我们就把 A[i][j] 和 A[j][i] 标记为1，它们之间没有边就标记为0；对于有向图而言，如果 顶点 i 到 顶点 j 之间，有一条箭头从 顶点 i 指向 顶点 j 的边，那我们就将 A[i][j] 标记为 1。同理，如果有一条箭头从 顶点j 指向 顶点 i 的边，我们就将 A[j][i] 标记为 1。对于带权图，数组中就存储相应的权重。 我们使用邻接矩阵来表示图，虽然的确很直观明了，但是却比较浪费空间。 其一，对于无向图来说， A[i][j] 永远等于 A[j][i] ，我们只需要使用一半矩阵就可以成功地表示，那另一半空间就被浪费掉了； 其二、如果我们存储的是稀疏图，也就是顶点很多，但每个顶点的边并不很多，此时邻接矩阵的存储方法就更加浪费空间了。好比微信有好几亿的用户，对应到图上就是好几亿的顶点。但是每个用户的好友并不会很多，一般也就几百个而已。如果我们用邻接矩阵来存储，那绝大部分的存储空间都被浪费了。 总结一下，当图为稀疏图、顶点较多，即图结构比较大时，更适宜选择邻接表作为存储结构。当图为稠密图、顶点较少时，使用邻接矩阵作为存储结构较为合适。 我们使用一个以顶点为索引的列表数组，其中数组中的每个元素都指向一个单独的链表，该链表存储了与数组中顶点相邻的所有顶点。有点绕口，不过我为你准备了一张图，我相信结合图片你肯定可以更好地理解。 相比于邻接矩阵， 邻接表比较节省存储空间，但是使用起来却比较耗费时间 。不过， 它的形式更为自由和灵活 ，比如，在链表过长的情况下，我们可以把链表用平衡二叉查找树（红黑树）替代，这样的话就比较高效了。 好了，关于图的内容就到这里了，我希望通过这篇文章你对于图有了一个初步的认识！下一次，我们会介绍深度优先搜索和广度优先搜索，小超与你不见不散！
一、有一种一次性引流袋十字阀，横着的十字头一边推到另外一边就打开了，再推过去就关掉了。
二、通过旋转十字阀门就可以排出尿袋中的尿液，或者将膀胱中的尿液排入尿袋了，这种十字阀门，一般旋转90度后，就会从开放状态进入关闭状态，或者从关闭状态进入开放状态的。
扩展资料：
腰侧尿袋又称为腰侧集尿器，是一种用于体外收集尿液的辅助型医疗器械产品，属于家庭护理用医疗器械范畴。一般采用套装型，分为日用型和夜用型。
日用型由集尿腔、导尿管、储尿袋、腰部束带、肩背带等附件组成，病人佩戴合适的日用型产品以后，可以和普通人外出参加社交活动，进行简单的运动等，其关键是防止漏尿和熏蒸及其带来的伤口感染。
夜用型由集尿腔、长导尿管和腰部束带组成，夜用型由病人在夜晚休息时使用，关键是用户佩戴合适，能以不同姿势休息，防止漏尿，使病人能够安然入睡。
参考资料来源：百度百科--腰侧尿袋
可以选择康维德造口袋，根据造口袋的排放口，造口袋一共分为三类，分别是闭口袋，开口袋和泌尿造口袋，闭口袋适合于每天更换袋不多于一次；开口袋适合于半成形粪便或液性粪便可以按需要经常排空袋；泌尿造口袋可以排出尿液，液状引流液，有防返流装置，能连接引流袋。欢迎分享，转载请注明来源：优选云
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